cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tamrin Fathoni
Contact Email
Candranada987@gmail.com
Phone
+6285233089864
Journal Mail Official
Candranada987@gmail.com
Editorial Address
Jl. H. Agus Salim No.RT/RW 001/001, Simo, Bediwetan, Kec. Bungkal, Kabupaten Ponorogo, Jawa Timur 63462
Location
Kab. probolinggo,
Jawa timur
INDONESIA
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration
Published by Edujavare Publishing
ISSN : *     EISSN : 30263972     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social, Engineering,
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences
Tamilis Synx (E-ISSN 3026-3972) is a blind peer-reviewed journal published by Edujavare Publishing, Indonesia. This journal publishes research articles, conceptual articles, field study reports and book reviews on all scopes of multidisciplinary science (See Focus and Scope). This journal articles are published four times a year; 4 issues per year (March, June and September, December). This journal article is published two times a year; 2 issues per year (June and December).
Arjuna Subject : Ilmu Sosial - Ilmu Sosial (Lain-Lain)
Articles 172 Documents
 10   11   12   13   14 
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI BUKU TAMU PADA KANTOR CAMAT KOTA KISARAN TIMUR Revo Ardhana
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration SPECIAL ISSUE Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration 2024
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i4.588

Abstract

The development of information technology has encouraged various government agencies to transform in utilizing digital systems to provide services to the public. One of them is the East Kisaran City Subdistrict Office which needs a system to make it easier to manage guest data. This report proposes designing a digital guestbook application which aims to replace the manual guestbook system currently used. This application is designed to record visitor data in an efficient and structured manner, and allows for automatic recording of visit times, requirements and guest identities. By using this application, it is hoped that the guest administration process can be carried out more quickly, accurately and easily accessed. The design of this application involves needs analysis, interface design, and implementation of a web-based system that can be accessed by officers at the sub-district office. The results of this research show that the digital guestbook application can increase efficiency in managing visitor data and reduce the potential for errors in recording data.
MODEL PROSES ANTRIAN RAWAT JALAN PUSKESMAS MENGGUNAKAN FINITE STATE AUTOMATA UNTUK PENINGKATAN PELAYANAN Fauziah Humairoh; Natalia Betty Ansanay; Wardah Sal Sabillah; Astrin Aprilia Umasugi; Hardiana; Astika Ramadani; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration SPECIAL ISSUE Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration 2024
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i4.589

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model proses antrian rawat jalan di Puskesmas menggunakan konsep Finite State Automata (FSA) dengan dua jenis layanan, yaitu faskes umum dan faskes BPJS, guna meningkatkan efisiensi pelayanan. Model ini dirancang untuk meminimalkan waktu tunggu pasien, memudahkan pengelolaan alur pasien, serta meningkatkan transparansi layanan. Dengan pendekatan FSA, setiap tahapan dalam proses antrian diuraikan menjadi state yang mewakili kondisi tertentu, dan setiap transisi antar state diatur berdasarkan jenis layanan yang diterima pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan FSA dapat mengurangi ketidakteraturan antrian, mempercepat proses layanan, serta memaksimalkan pemanfaatan sumber daya medis dan administrasi.
Analisis Performer Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Wafiq Azizah Tuahuns; Samantha Deliana; Dhea Firda Y Arsyad; Rianner Anjutami; Khoiratul Masyruah; Hazrin Armehzan; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 2 No. 02 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i02.614

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan beasiswa dengan menggunakan metode Naive Bayes. Beasiswa merupakan salah satu bentuk bantuan yang diberikan kepada mahasiswa untuk mendukung kelancaran studi mereka, dan proses seleksinya seringkali melibatkan berbagai parameter seperti nilai akademik, kegiatan ekstrakurikuler, dan kebutuhan finansial. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data secara probabilistik berdasarkan asumsi independensi antar fitur. Dalam penelitian ini, data yang digunakan terdiri dari berbagai atribut seperti indeks prestasi kumulatif (IPK), keaktifan dalam organisasi, prestasi individu, dan kondisi ekonomi keluarga. Data ini kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kemungkinan seorang pelamar diterima atau tidak. Proses analisis melibatkan tahap preprocessing data, pelatihan model, serta evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil dari analisis ini menunjukkan akurasi yang cukup baik dalam memprediksi keputusan penerimaan beasiswa, dengan beberapa faktor yang terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap proses seleksi, seperti IPK, aktivitas ekstrakurikuler, dan kondisi ekonomi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi lembaga pemberi beasiswa dalam menyusun kriteria seleksi yang lebih relevan, transparan, dan objektif, sehingga memberikan kesempatan yang lebih adil bagi seluruh pelamar. Selain itu, hasil dari penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh lembaga pendidikan dan pihak pemberi beasiswa untuk meningkatkan efisiensi proses seleksi, meminimalkan bias subjektif, serta memastikan bahwa beasiswa diberikan kepada kandidat yang benar-benar memenuhi kriteria.
Analisis Rasio Siswa dan Guru dalam Penentuan Kinerja Sekolah di Berbagai Wilayah Indonesia Melalui Metode Naive bayes Semuel Krimadi; Alan Fonataba; Charles Sesera Isawa; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 2 No. 02 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i02.615

Abstract

Penilaian kinerja sekolah merupakan aspek penting dalam upaya meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kinerja sekolah menggunakan metode Naive Bayes, berdasarkan rasio siswa dan guru serta variabel pendukung lainnya. Dataset yang digunakan mencakup 400 sekolah di berbagai lokasi dengan atribut seperti nama sekolah, lokasi, tingkat pendidikan, jumlah siswa, jumlah guru, dan rasio siswa-guru. Label kinerja sekolah dikategorikan menjadi tiga: Baik, Cukup, dan Kurang. Metode Naive Bayes diterapkan untuk memprediksi kategori kinerja berdasarkan pola hubungan antar variabel dalam dataset. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mencapai akurasi klasifikasi sebesar [isi nilai akurasi jika ada], dengan variabel rasio siswa-guru menjadi faktor yang paling signifikan dalam prediksi kinerja. Penelitian ini menunjukkan potensi penggunaan metode berbasis probabilistik untuk mendukung pengambilan keputusan dalam evaluasi dan pengelolaan sekolah, serta memberikan rekomendasi bagi kebijakan pendidikan untuk menjaga rasio siswa-guru yang ideal.
Pelaksanaan Profil Pelajar Pancasila Dimensi Beriman, Bertakwa Kepada Tuhan Yang Maha Esa, Dan Berakhlak Mulia Pada Siswa Kelas 3 Sdn Dumplengan 2 Annisa Listyaningrum; Uci Ulfa Nur Afifah; Novia Rahma Rista Utami
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 2 No. 02 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i02.623

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan pelaksanaan profil pelajar pancasila dimensi beriman, bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, dan berakhlak mulia pada siswa kelas 3 SDN Dumplengan 2. Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif. Tempat penelitian ini berada di SDN Dumplengan 2 yang terletak di Desa Dumplengan, Kecamatan Pitu, Kabupaten Ngawi. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei 2024. Sumber data yang digunakan yaitu sumber data primer dan sumber data sekunder. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah observasi, wawancara, dan dokumentasi. Teknik keabsahan data dengan menggunakan triangulasi teknik. Teknik analisis data yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah analisis data kualitatif model interaktif model analisis Miles dan Hubberman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa di SDN Dumplengan 2 sudah menerapkan implementasi profil pelajar pancasila dimensi beriman, bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, dan berakhlak mulia dengan kegiatan asmaul husna, sholat dhuha berjamaah, sholat dhuhur berjamaah, BTA (Baca Tulis Al-Qur’an), dan kolaborasi kegiatan dengan paguyuban wali murid, alumni, guru, dan siswa untuk mengadakan kegiatan seperti penyembelihan hewan qurban saat Idul Adha dan kegiatan keagamaan lainnya.
Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru SDN Inpres 1 Arso III Yanik Utari; Sartika Situmorang; Linarti; Yanti Magrice Jewun; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i1.624

Abstract

Penerimaan peserta didik baru (PPDB) merupakan proses penting dalam sistem pendidikan yang mempengaruhi kualitas pendidikan di setiap sekolah. Di SDN Inpres 1 Arso III, proses seleksi penerimaan siswa baru masih dilakukan secara manual, yang berpotensi menyebabkan ketidakakuratan data dan memperlambat proses seleksi. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi penerimaan siswa baru secara lebih efisien dan akurat. Algoritma Naive Bayes, yang berbasis pada teori probabilitas, dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data dengan memperhitungkan kemungkinan suatu siswa memenuhi kriteria penerimaan berdasarkan variabel seperti usia, nilai ujian, dan faktor sosial ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses seleksi PPDB di SDN Inpres 1 Arso III. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan solusi yang mengurangi kesalahan manusia dalam pengelolaan data dan membantu sekolah dalam membuat keputusan yang lebih tepat dalam menerima siswa baru.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP TARGET PENJUALAN HANDPHONE MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER J. Anggun Rumboirusi; Nahema Yaroseray; Kartensia Firli Rumboirusi; Jessica Dumpel; Lamberth Anthoni Yores Rumbino; Mariani Regina Sisilia Lengkey; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i1.625

Abstract

This research aims to analyze cellphone sales predictions using the Naive Bayes algorithm which is implemented through the RapidMiner application. The dataset used consists of sales data with various relevant features, such as product descriptions, categories, and sales labels (sold or not sold). The research process involves several main stages, namely data retrieval (Retrieve), dividing data into train and test (Split Data), applying the Naive Bayes model, and evaluating performance using metrics such as accuracy, precision, and recall. The test results show that the Naive Bayes model succeeded in achieving accuracy, precision and recall levels of 100%. This indicates that the model has very good performance in classifying test data. However, to ensure the validity of the model, an analysis was carried out on the possibility of overfitting and suggestions for improvements such as using a larger dataset and testing using cross-validation. This research proves that the Naive Bayes method can be an effective and efficient solution for analyzing sales data patterns, especially in cases with structured and clear data patterns. The implementation of the results of this research can be applied as a basis for decision making in marketing strategy and inventory management.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Muh.Novran Ramjani Rumkorem; Abigael Yarangga; Klemensia Dina Irma Indriani Solo; Wedes F.A. Iwanggin; Zwingly Isak Rumaseuw; Tinglizhau; Gracella Bakarbresy Paiki; Riski Sulobua; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i1.627

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Shopee Indonesia dengan menggunakan metode Naive Bayes. Data ulasan pengguna yang diperoleh kemudian diproses menggunakan RapidMiner untuk membangun model klasifikasi sentimen. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan confusion matrix, model yang dihasilkan memperoleh tingkat akurasi sebesar 74.67%. Dalam analisis sentimen positif, model mencatatkan nilai recall sebesar 25.19% dan precision sebesar 82.93%, menunjukkan bahwa meskipun model memiliki ketepatan yang tinggi dalam memprediksi sentimen positif, kemampuannya dalam mendeteksi sentimen positif secara keseluruhan masih rendah. Sebaliknya, untuk sentimen negatif, model memperoleh recall sebesar 94.21% dan precision sebesar 53.02%, yang menunjukkan bahwa model lebih efektif dalam mendeteksi sentimen negatif, meskipun ketepatannya lebih rendah dibandingkan dengan sentimen positif. Hasil ini menggambarkan bahwa meskipun model memiliki kelebihan dalam mengidentifikasi sentimen negatif, masih terdapat kelemahan dalam memprediksi sebagian besar data sentimen positif. Penelitian ini memberikan wawasan penting terkait potensi dan tantangan dalam menerapkan metode Naive Bayes untuk analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi e-commerce.
Sistem Kebijakan Rekrutmen Penyelenggara Anggota KPPS Yang Berintegritas Untuk Pemilu 2024 Taffy Faiq Syahmi; Mega Dewi Ambarwati
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i1.628

Abstract

This simultaneous election marks a new chapter in the history of Indonesian democracy. The core of the election process is the group of polling organizers known as the KPPS. One of the problems in the growth of Indonesian democracy is the implementation of fair and honest elections. Election organizers are one of the key players in the election process. In order for elections to be of high quality, organizers must be responsible, impartial, and professional. The election results have always been marred by allegations of fraud and organizers accused of not being independent in the latest legislative and executive elections (presidential and regional head elections). The problem is that the requirements set by the KPPS do not match. Recruitment of KPPS Election members requires a decision support system, especially a decision support system for KPPS Election recruitment, in order to solve this problem. The system development model used in building the system is the waterfall model. By building a decision support system for KPPS Election member recruitment, it can help PPS in making decisions to determine qualified KPPS members.
PENERAPAN FINITE STATE AUTOMATA TERHADAPPROSES PENDAFTARAN PRAKTIKUM PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA Muhammad Oky Risaldi; Febrian Ray Gere SW; Indra Rajsya; Heru Sutejo
Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er
Publisher : CV Edujavare Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70610/tls.v2i1.630

Abstract

Finite State Automata (FSA) is an abstract machine derived from formal language theory, widely applied in computing for validating structured processes. This study explores the application of FSA in automating the practicum registration system for Informatics Engineering students at Universitas Sepuluh Nopember Papua. The registration process previously encountered challenges, such as schedule conflicts between practicum and lectures, overcapacity of classes, and data input errors, which hindered academic activities. To address these issues, FSA was employed to ensure automated validation at each step of the registration process. The system operates through a series of states, beginning from course selection to practicum schedule validation, shift assignment, and confirmation. The FSA model designed consists of five states: initial state, course selection state, validation state, shift selection state, and confirmation state. If an error occurs, the system provides feedback and redirects students to correct their input. Using a structured approach, this model prevents scheduling conflicts and ensures data consistency. The methodology integrates observation, interviews, and literature reviews to identify problems and design the FSA model. The system was implemented using a programming framework, validated through simulations using both valid and invalid registration data. Results demonstrated that the system effectively minimized errors, improved the accuracy of practicum registration, and streamlined the process. In conclusion, the implementation of FSA significantly enhances the efficiency and organization of practicum registration, providing automated feedback and ensuring students successfully complete their registrations without conflicts or input errors.

Page 12 of 18 | Total Record : 172

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 04 (2025): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 3 No. 03 (2025): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 3 No. 2 (2025): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 3 No. 1 (2025): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration SPECIAL ISSUE Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration 2025 Vol. 2 No. 04 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 2 No. 03 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 2 No. 02 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 2 No. 1 (2024): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration SPECIAL ISSUE Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration 2024 Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er Vol. 1 No. 04 (2023): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 1 No. 03 (2023): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 1 No. 02 (2023): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration Vol. 1 No. 01 (2023): Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration innovation in the digital era More Issue